Perspectivas transformadoras: análisis de vídeo de aprendizaje profundo en la estrategia empresarial

Introducción

El mundo de la estrategia empresarial está cambiando rápidamente y el uso del análisis de vídeo ha cambiado con él. Los enfoques tradicionales de análisis de vídeo ya no son suficientes para comprender el comportamiento y las intenciones de los consumidores, empleados u otras partes interesadas en el ecosistema de una organización. En este artículo, exploraré cómo se puede utilizar el aprendizaje profundo para capturar nuevos conocimientos sobre estas importantes interacciones y cómo afectan la estrategia general de su empresa.

El surgimiento del análisis de video de aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático y un tipo de red neuronal. Permite a las computadoras aprender de los datos, hacer inferencias y realizar tareas complejas que de otro modo requerirían inteligencia humana. El aprendizaje profundo se puede aplicar para analizar videos, imágenes y texto. Esta tecnología tiene el potencial de transformar las industrias al permitir que las computadoras reconozcan patrones más rápido que los humanos y luego actúen sobre esa información en tiempo real.

Data Science UA, a la vanguardia de esta ola tecnológica, ha aprovechado el poder del aprendizaje profundo para extraer información valiosa de vastos conjuntos de datos de video. Esta metodología trasciende el análisis de vídeo tradicional y permite la identificación de matices sutiles y detalles intrincados que pueden escapar al ojo humano. Al aprovechar las redes neuronales profundas, Data Science UA puede mejorar la precisión y eficiencia del análisis de video, brindando a empresas e investigadores una potente herramienta para la toma de decisiones y el descubrimiento.

El aprendizaje profundo se distingue de los métodos tradicionales de análisis de vídeo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, un método para construir sistemas de inteligencia artificial. Los sistemas de aprendizaje profundo están capacitados para identificar patrones en los datos y utilizar esos patrones para hacer predicciones sobre nuevos datos. Este proceso es similar a cómo los humanos aprendemos cosas nuevas: observamos ciertos fenómenos, reconocemos similitudes entre ellos y luego sacamos conclusiones basadas en esas observaciones.

Los métodos tradicionales de análisis de vídeo tienden a no ser muy precisos a la hora de identificar objetos o eventos en tiempo real porque dependen en gran medida de procesos manuales (es decir, un analista etiqueta cada objeto). Esto dificulta la tarea de las empresas que desean que sus herramientas de análisis sean lo suficientemente rápidas para su uso inmediato; Si no hay alguien disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, que pueda etiquetar manualmente cada metraje grabado por cámaras instaladas en instalaciones de todo el mundo (o incluso en una sola ubicación), entonces tendrá problemas para obtener información útil de su ¡imágenes!

Aprendizajes de implementaciones exitosas de análisis de video de aprendizaje profundo

El análisis de vídeo de aprendizaje profundo es una tecnología transformadora que se puede utilizar para mejorar la estrategia empresarial, la experiencia del cliente, el desarrollo de productos y el marketing.

Los siguientes son sólo algunos de los aprendizajes clave de implementaciones exitosas:

• El aprendizaje profundo se ha aplicado con éxito en diversas industrias, incluidas el comercio minorista, la manufactura y la atención médica.
• Los modelos de aprendizaje profundo se pueden entrenar utilizando vídeos no estructurados, como demostraciones de productos o contenido generado por el usuario (UGC). Esto permite a las organizaciones aprovechar los datos disponibles interna y externamente sin tener que invertir mucho en esfuerzos de generación de datos de capacitación.
• UGC proporciona información valiosa sobre cómo los clientes interactúan con productos o servicios a nivel individual, algo que los métodos tradicionales de recopilación de comentarios no pueden hacer de manera efectiva porque requieren demasiado esfuerzo por encuestado y pueden no ser representativos de todas las experiencias de los clientes debido a los sesgos introducidos durante el proceso. proceso de encuesta (por ejemplo, los compradores podrían tener más probabilidades que los no compradores).

Tecnologías que han surgido en el análisis de vídeo de aprendizaje profundo

Las tecnologías que han surgido en el análisis de vídeo de aprendizaje profundo incluyen redes neuronales, aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes y memoria a corto plazo. Las redes neuronales recurrentes adaptativas también se utilizan para procesar datos secuenciales como texto o voz. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo se utilizan para aplicaciones de conducción autónoma entrenando a un agente para lograr un objetivo mediante prueba y error en un entorno donde no hay señal de recompensa. Un ejemplo popular de esta técnica es AlphaGo, que aprendió a jugar Go jugando contra sí mismo millones de veces antes de vencer a jugadores profesionales en su propio juego.

Las redes generativas adversas profundas (GAN) utilizan dos redes neuronales en competencia: una genera imágenes falsas basadas en muestras de entrada (el generador), mientras que otra discrimina entre imágenes reales y falsas (discriminador). Al trabajar juntos, estos dos sistemas de inteligencia artificial generan imágenes realistas que engañan incluso a los humanos haciéndoles creer que son reales.

Predicciones sobre avances en el análisis de vídeo de aprendizaje profundo y su impacto potencial en la estrategia empresarial.

A medida que avanza la IA, es probable que el análisis de vídeo de aprendizaje profundo se utilice para algo más que revisar vídeos. También se puede utilizar para mejorar la estrategia comercial y la experiencia del cliente.

Por ejemplo, la IA podría ayudar a las empresas a determinar qué productos les interesan más a sus clientes y qué tipo de mensaje es más eficaz para convertir clientes potenciales en oportunidades de ventas. Esto les permitiría optimizar sus campañas de marketing al dirigirse a la audiencia adecuada con el mensaje correcto en el momento adecuado y ahorrar dinero al no gastar dinero en anuncios que no generan buenas conversiones o que son ignorados por completo (consulte la Figura 1).

El aprendizaje profundo es una tecnología transformadora que se puede utilizar para mejorar la estrategia empresarial

El aprendizaje profundo es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) y se utiliza en muchas aplicaciones, incluida la visión por computadora, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. Funciona alimentando datos a una gran red neuronal que imita la forma en que se conectan las neuronas en el cerebro. Cuantos más datos introduzca en la red neuronal y cuanto más sofisticado sea su sistema, más inteligente se volverá a la hora de hacer predicciones sobre nuevas entradas basadas en experiencias pasadas.

El potencial del aprendizaje profundo para transformar la estrategia empresarial es enorme: las empresas pueden utilizar esta tecnología para mejorar todo, desde las campañas de marketing hasta los procesos de gestión de la cadena de suministro, analizando grandes cantidades de datos de los clientes más rápido que nunca antes solo con métodos tradicionales.

Conclusión

Con el análisis de vídeo de aprendizaje profundo, ahora podemos comprender mejor cómo piensan y actúan las personas. Esta tecnología seguirá evolucionando, lo que nos permitirá obtener conocimientos más profundos sobre el comportamiento humano y predecir lo que sucederá a continuación. Las posibilidades para la estrategia empresarial son infinitas, desde un mejor servicio al cliente y el compromiso de los empleados, hasta la mejora de los procesos y la toma de decisiones sobre grandes compras, como inversiones de capital o fusiones/adquisiciones.